董 倩，葉長盛

(東華理工大學 地球科學學院，江西 南昌 330013)

0 引言

農(nóng)村居民點是農(nóng)民最重要的生產(chǎn)和生活場所，承擔了種植、養(yǎng)殖、居住和文化社交等多種功能[1]。隨著黨的十九大“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略的提出，農(nóng)村居民點所面臨的土地利用效率低下、擴張無序、布局混亂以及空心化嚴重等問題愈發(fā)受到重視[2]。了解和掌握特定地區(qū)農(nóng)村居民點的分布特征和變化規(guī)律對于提高農(nóng)村居民點土地利用效率、抑制無序擴張、進行布局優(yōu)化，從而解決農(nóng)村居民點面臨的問題具有重要意義。

早在19世紀，關于鄉(xiāng)村聚落演變及驅動因子的研究伴隨鄉(xiāng)村聚落問題的探討思潮而興起[3]，并逐漸由關注農(nóng)村居民點的空間布局和變化向探索農(nóng)村居民點在人地關系中的作用[4]轉變，國外學者對于農(nóng)村居民點的研究更加微觀化和多元化。國內(nèi)學者從宏觀角度的中國農(nóng)村居民點分布[5]到微觀尺度的特定村域[6]出發(fā)，采用高分辨率遙感影像及數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，運用景觀格局指數(shù)[7]、Voronoi 圖[8]、最鄰近點指數(shù)、核密度[9]以及緩沖區(qū)分析等方法，研究平原[10]、高原[11]、丘陵[12]和喀斯特[13]等區(qū)域農(nóng)村居民點的空間分布特征[14]、時空演變規(guī)律[15]、空心化[16]、整理潛力評估[17]和布局優(yōu)化[18]等，并且通常將農(nóng)村居民點的時空演變與影響因素探析相結合，結果發(fā)現(xiàn)，我國多數(shù)地區(qū)農(nóng)村居民點具有“低海拔、低坡度、近水系、近道路”的分布特征以及“數(shù)量減少、面積擴張、形狀復雜”的變化特征，并且受到水系、交通的積極影響及海拔、坡度的制約。

南昌市全境地處鄱陽湖平原，地勢平坦，氣候濕潤，自然條件相對優(yōu)越，居民點分布與演變具有一定的典型性和代表性?；诖?，本文以南昌市為例，利用1980、2000、2017年3期土地利用數(shù)據(jù)，運用核密度、景觀格局指數(shù)、緩沖區(qū)以及灰色關聯(lián)等方法，系統(tǒng)、全面地研究近40年間南昌市農(nóng)村居民點時空演變特征及其影響因素，為農(nóng)村居民點整理和優(yōu)化布局提供支持。

1 研究區(qū)概況

南昌市地處江西省中北部，鄱陽湖西南岸，贛江與撫河下游，位于東經(jīng)115°27′～116°35′、北緯28°10′～29°11′，是江西省省會及環(huán)鄱陽湖城市群核心。全境以鄱陽湖平原為主，西北起伏而東南平坦，屬亞熱帶濕潤季風氣候，夏熱冬寒，濕度大、日照充足、河網(wǎng)密布，水資源充沛。南昌市下轄青山湖、青云譜、東湖、西湖、新建和灣里6個區(qū)，以及南昌縣、安義縣和進賢縣3個縣，其中包括80個鄉(xiāng)鎮(zhèn)及1178個行政村。截至2018年，南昌市農(nóng)村人口數(shù)量為139.13萬人，占總人口的24.84%，農(nóng)村勞動力資源總數(shù)為171萬人，耕地保有量為2744.34 km2，農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值為3210112萬元，其中農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為1353821萬元。

2 數(shù)據(jù)來源和研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究原始數(shù)據(jù)來源于1980、2000、2017 年Landsat TM/ETM+ 遙感影像，空間分辨率30 m×30 m，經(jīng)輻射糾正、幾何校正、圖像配準和人工解譯等處理后得到相應年份的土地利用類型圖，通過將外業(yè)調(diào)查和隨機抽取動態(tài)圖斑進行重復判讀分析相結合的方法評價分類精度，總體精度均達到 85%以上，Kappa 系數(shù)在 0.7 以上，能滿足研究需要。在此基礎上，依據(jù)全國土地資源遙感分類系統(tǒng)結合中科院提出的土地利用分類提取南昌市農(nóng)村居民點用地進行研究。本文所涉及DEM數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云，交通道路數(shù)據(jù)來自《全國基礎地理信息》，社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來自《南昌市統(tǒng)計年鑒2018》。

2.2 研究方法

2.2.1 農(nóng)村居民點用地比重 南昌市農(nóng)村居民點的用地比重(PR)、密度(PD)、平均面積(PV)的計算公式如下[19]：

PR=a/A

PD=n/A

PV=a/n

其中，a為南昌市農(nóng)村居民點的面積，單位為km2；n表示南昌市農(nóng)村居民點的總個數(shù)；A表示南昌市或研究所對應區(qū)縣的面積，單位為km2。

2.2.2 核密度分析法 核密度分析法是用來分析研究要素在一定領域內(nèi)的分布密度，它可以直觀地表示研究要素在空間密度方面的差異性。相較于點密度分析，核密度分析更加注重要素在空間上的連續(xù)性[20]。計算公式如下[21]：

其中，F(xiàn)n(x)表示核密度估計值；h表示帶寬；n則表示帶寬內(nèi)點的個數(shù)；x-xi的差值表示估計點x與xi的距離。

2.2.3 景觀格局指數(shù)法 景觀格局指數(shù)能夠高度濃縮景觀空間格局信息，它能反映其結構組成和空間配置等方面的特征[22]。本文選取斑塊個數(shù)、斑塊密度、斑塊平均面積、最大斑塊指數(shù)、景觀形狀指標、平均形狀指數(shù)、聚集度以及斑塊結合度來對南昌市及南昌市各區(qū)縣農(nóng)村居民點景觀格局進行衡量。

2.2.4 緩沖區(qū)分析方法 緩沖區(qū)方法是地統(tǒng)計學最基礎的空間分析方法之一，是用來研究目標要素的影響和輻射范圍，通過建立目標要素的緩沖區(qū)以及同其他要素的疊加分析來揭示不同地理要素之間的作用機制[23]。

3 結果與分析

3.1 農(nóng)村居民點數(shù)量變化分析

3.1.1 農(nóng)村居民點總體數(shù)量變化 1980～2017年，南昌市農(nóng)村居民點數(shù)量由2168個減少到2119個，但面積擴張顯著，由163.05 km2增加到222.00 km2(圖1)，增長了36.15%；農(nóng)村居民用地占土地總面積比重由2.27%增長至3.09%，平均面積由0.08 km2增加到0.10 km2；分布密度和核密度最高值保持在0.29個/km2和 1.79個/km2不變，分布的熱點區(qū)域集中在南昌縣中部、東南部八一鄉(xiāng)、青山湖區(qū)羅家鎮(zhèn)、安義縣鼎湖鎮(zhèn)、進賢縣架橋鎮(zhèn)等地區(qū)，新建區(qū)、南昌縣等局部發(fā)生改變(圖2)。

圖1 南昌市農(nóng)村居民點總體分布圖

其中，1980～2000年，農(nóng)村居民點面積由163.05 km2增加到167.54 km2，增長率為2.75%，用地比重及平均面積保持穩(wěn)定。隨著人們生活水平的進一步提高， 2000～2017年農(nóng)村居民點面積由167.54 km2增加到222.00 km2，增長率高達32.51%；用地比重由2.26%增加到3%，平均面積由 0.08 km2增加到0.10 km2，變化更加明顯。

3.1.2 農(nóng)村居民點數(shù)量空間差異 1980～2017年，南昌市農(nóng)村居民點數(shù)量變化存在顯著的空間差異(表1)。中心城區(qū)及周邊地區(qū)的農(nóng)村居民點受城市化影響數(shù)量減少，其中，西湖區(qū)、青云譜、東湖區(qū)由于高度城市化只保留了少量農(nóng)村居民點，有限的空間和擴展?jié)摿κ沟镁用顸c被侵占的速度放緩，形成了分布數(shù)量少、減少數(shù)量小的空間特征；周邊青山湖區(qū)農(nóng)村居民點從151個減少到105個，南昌縣居民點由865個降至836個，表現(xiàn)出分布數(shù)量多、減少量大的空間特征，主要原因是青山湖區(qū)與南昌縣靠近老城區(qū)且區(qū)域面積廣闊、發(fā)展?jié)摿薮?，高城?zhèn)擴展水平導致農(nóng)村居民點用地被占用、撤銷頻繁。距離中心城區(qū)較遠的區(qū)域農(nóng)村居民點數(shù)量增加，其中，新建區(qū)由于承接由中心城區(qū)撤出居民點分布個數(shù)由342個增加到362個，增長率為5.85%，灣里區(qū)、安義縣、進賢縣均有較小幅度的增加。

研究期間，南昌市農(nóng)村居民點面積變化同樣存在顯著的空間差異，表現(xiàn)為中心城區(qū)農(nóng)村居民點用地面積的減少及非中心城區(qū)農(nóng)村居民點用地面積的增加。在中心城區(qū)，西湖區(qū)農(nóng)村居民點由0.77 km2減少至 0.46 km2，青云譜區(qū)居民點面積由0.45 km2下降到0.04 km2，東湖區(qū)居民點面積減為0 km2。在非中心城區(qū)，新建區(qū)農(nóng)村居民點面積增加21.10 km2，為南昌市各區(qū)縣面積增加最多，增長的原因主要與新建區(qū)東北部居民點擴張有關。受自然條件限制減少，灣里區(qū)農(nóng)村居民點面積增長率達到122.88%，為各區(qū)縣面積增長率最高，其余青山湖區(qū)、進賢縣及安義縣農(nóng)村居民點面積均有小幅增加。

3.1.3 農(nóng)村居民點轉移分析 1980～2017年，南昌市農(nóng)村居民點總轉出面積為30.72 km2，主要轉為耕地和城鎮(zhèn)用地(表2)。其中，農(nóng)村居民點轉為耕地的面積為14.53 km2，占總轉出面積的47.27%；轉為城鎮(zhèn)用地的面積為13.88 km2，占總轉出面積的45.18%，僅有7.55%的農(nóng)村居民點轉為其他類型土地；新增農(nóng)村居民點面積主要由耕地轉入，耕地轉為農(nóng)村居民點的面積為79.19 km2，占總轉入面積的88.31%。其他類型土地轉為農(nóng)村居民點的面積較小，僅占11.69%。

3.2 農(nóng)村居民點景觀格局變化分析

3.2.1 景觀格局變化分析 1980～2017年，南昌市農(nóng)村居民點總體景觀格局呈現(xiàn)優(yōu)勢度增加、形狀復雜化、空間聚集程度增加的變化特征。其中，斑塊數(shù)量(NP)從700個增加到720個，斑塊占景觀面積比例(PLAM)從2.25%上升到3.07%，最大斑塊占景觀面積比例(LPI)由0.02%上升到0.09%；景觀形狀指數(shù)(LSI)從27.62上升到28.30，平均形狀指數(shù)(SHAPE-MN)從1.03上升到1.05，農(nóng)村居民點形狀變得更加復雜但形狀指數(shù)數(shù)值整體較小形狀仍較為規(guī)整；聚集度指數(shù)(AI)由7.47增至12.30，斑塊結合度(COHESION)由15.82上升至36.09，表明農(nóng)村居民點聚集程度增加明顯，這一顯著變化主要與研究時期內(nèi)農(nóng)村居民點連片分布有關。

圖2 南昌市農(nóng)村居民點核密度圖

表1 1980～2017年各區(qū)縣農(nóng)村居民點數(shù)量的變化

表2 1980～2017年南昌市農(nóng)村居民點面積轉移分析 km2

不同時段，南昌市農(nóng)村居民點景觀格局變化有所差異。其中，1980～2000年，景觀優(yōu)勢度及形狀復雜程度小幅增加，聚集度指數(shù)(AI)從7.47上升到8.39，斑塊結合度(COHESION)從15.82上升到17.92； 2000～2017年，景觀優(yōu)勢度、形狀指數(shù)增長顯著，聚集度指數(shù)由8.39升至12.30，斑塊結合度由17.92上升至36.09，景觀格局在2000～2017年間變化明顯(表3)。

表3 1980～2017年南昌市農(nóng)村居民點總體景觀格局的變化

3.2.2 景觀格局空間差異 1980～2017年，南昌市農(nóng)村居民點在景觀破碎度、優(yōu)勢度、形狀指標、聚集度等方面存在顯著的空間差異(表4)。破碎度變化方面，新建區(qū)和進賢縣破碎程度增加明顯，青山湖區(qū)和南昌縣破碎度受農(nóng)村居民點數(shù)量減少影響而減小顯著；優(yōu)勢度變化方面，安義縣、青山湖區(qū)及青云譜區(qū)優(yōu)勢度呈上升趨勢，東湖區(qū)及西湖區(qū)則表現(xiàn)為優(yōu)勢度下降；形狀指標變化方面，新建區(qū)、灣里區(qū)、青云譜區(qū)農(nóng)村居民點形狀更加復雜，東湖區(qū)、青山湖區(qū)及南昌縣農(nóng)村居民點形狀呈現(xiàn)簡單化的變化趨勢；聚集度變化方面，各區(qū)縣(除東湖區(qū)以外)聚集指數(shù)及斑塊結合度均有一定幅度的上升；其中，新建區(qū)聚集度指數(shù)增長率為138.76%，斑塊結合度增長率為126.44%，為南昌市各區(qū)縣聚集度變化最劇烈的區(qū)域。

總體而言，1980～2017年南昌市農(nóng)村居民點景觀聚集程度均有不同幅度的增加，呈現(xiàn)變化方向相同、變化幅度不同的空間特征，破碎度、優(yōu)勢度及形狀指標受到分布數(shù)量、居民點面積等多種因素的復雜影響空間差異較大，各區(qū)域景觀格局指數(shù)變化方向和變化幅度明顯不同。

3.3 影響因素分析

3.3.1 水系因素 水資源在人類生產(chǎn)和生活當中具有重要的作用和地位，是影響農(nóng)村居民點分布最為關鍵的因素之一。利用ArcGIS軟件水文分析工具結合DEM數(shù)據(jù)提取河網(wǎng)并建立多環(huán)緩沖區(qū)(表5)，結果表明：農(nóng)村居民點分布個數(shù)隨著與河網(wǎng)水系距離的增加而顯著減少，河網(wǎng)水系對于農(nóng)村居民點的建立具有積極作用； 0～500m范圍始終是農(nóng)村居民點設立最多的區(qū)域，分布個數(shù)占總數(shù)的比例保持在50%以上；同時，0～500m范圍也是農(nóng)村居民點分布面積最廣的區(qū)域，并且仍保持增加，占比進一步提升。

3.3.2 交通道路 交通道路是滿足農(nóng)民商品交換、對外聯(lián)系、人口流動和文化交流的重要因素，如表6所示：1980～2017年，南昌市農(nóng)村居民點在0～1500 m范圍內(nèi)具有距離交通道路越近分布數(shù)量越多的特征，交通道路對農(nóng)村居民點的分布呈現(xiàn)明顯的指向性；其中，農(nóng)村居民點集中于距離主要交通道路0～500 m范圍內(nèi)，并且集中程度仍在增加，500～1000 m及1000～1500 m范圍內(nèi)居民點數(shù)量下降明顯，大于1500 m范圍內(nèi)分布數(shù)量回升，原因是距離主要交通道路較遠區(qū)域農(nóng)村居民點的出行和聯(lián)系需求由鄉(xiāng)間道路代為滿足或受其他因素影響更大。

3.3.3 海拔 南昌市海拔最高處為821 m，最低處為-171 m，平均海拔25 m，多數(shù)地區(qū)地處平原。根據(jù)南昌市實際地形地貌，利用ArcGIS采用自然斷點法對南昌市海拔進行分級，并與農(nóng)村居民點分布圖進行疊加分析后得出： 1980～2017年南昌市農(nóng)村居民點主要分布在7～17m內(nèi)，分布數(shù)量為1042和1010個，占總數(shù)的比例分別為48.06%和47.66%；在海拔大于7 m范圍內(nèi)，農(nóng)村居民點的分布數(shù)量隨海拔的上升而減少明顯，總體呈現(xiàn)“低海拔”分布的空間格局(表7)。

表4 1980～2017年各區(qū)縣農(nóng)村居民點景觀格局的變化

表5 河網(wǎng)緩沖區(qū)內(nèi)南昌市居民點的分布

表6 交通道路緩沖區(qū)內(nèi)南昌市居民點的分布

3.3.4 坡度 南昌市最高坡度為67°，大部分地區(qū)處于地勢平緩、坡度較低的地區(qū)，坡度對市內(nèi)大部分地區(qū)的限制較小，但仍對農(nóng)村居民點的分布產(chǎn)生影響。如表8所示，0～5°坡度范圍內(nèi)擁有最多農(nóng)村居民點，個數(shù)占總數(shù)的比例為92.48%和92.59%；由于坡度的增加會帶來水土流失、土壤侵蝕、泥石流等不利條件和災害風險，農(nóng)村居民點分布數(shù)量及占比隨著坡度的增加而顯著下降，農(nóng)民傾向于在低坡度地區(qū)設立居民點。

表7 農(nóng)村居民點在不同海拔的分布

表8 農(nóng)村居民點在不同坡度的分布

3.3.5 人口、社會及經(jīng)濟因素 除自然及交通條件之外，人口、社會及經(jīng)濟因素同樣對南昌市農(nóng)村居民點的分布具有重要推動作用。選取農(nóng)村人口數(shù)量、人口城鎮(zhèn)化率、農(nóng)村勞動力數(shù)量作為人口因素指標，耕地保有量、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量、一般公共預算收入、一般公共預算支出作為社會因素指標， GDP、農(nóng)民人均可支配收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值及固定資產(chǎn)投資額作為經(jīng)濟因素指標，利用灰色關聯(lián)法對各個指標與南昌市農(nóng)村居民點分布關聯(lián)度進行測度(表9)，結果表明：以上12項因子與南昌市農(nóng)村居民點的分布關聯(lián)度均大于0.5，即人口、社會和經(jīng)濟因素均對農(nóng)村居民點的分布產(chǎn)生重要的推動作用。

其中，在人口因素方面，農(nóng)村人口數(shù)量與農(nóng)村居民點分布關聯(lián)程度達到0.89，表明農(nóng)村人口數(shù)量對于農(nóng)村居民點分布影響程度最大，原因是農(nóng)村居民點作為農(nóng)民最主要的生活空間與人口數(shù)量有著最直接的關系，兩者必須在數(shù)量上達到匹配以保證正常的生產(chǎn)生活秩序；在經(jīng)濟因素方面，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值對于農(nóng)村居民點具有最重要的推動作用；在社會因素方面，耕地保有量與農(nóng)村居民點分布的關聯(lián)程度高達0.85，由于耕地是農(nóng)業(yè)最主要的生產(chǎn)資料，為了生產(chǎn)生活的便利，農(nóng)村居民點的設立多數(shù)“鑲嵌”于耕地周圍。

表9 社會經(jīng)濟因素對于居民點分布的影響

4 結論與討論

本文以南昌市為例，利用1980、2000、2017年3期土地利用數(shù)據(jù)及核密度、土地利用轉移矩陣、景觀格局和緩沖區(qū)等方法，對南昌市37年間農(nóng)村居民點的變化和對影響農(nóng)村居民點空間分布的因素進行分析，得出以下結論。

(1)1980～2017年，南昌市農(nóng)村居民點總體數(shù)量由2168個減少到2119個，且數(shù)量減少主要發(fā)生在中心城區(qū)和周邊城區(qū)；但總面積由163.05 km2增加到222.00 km2，增長率達到36.15%；其中，88.31%的新增面積來源于耕地，且面積增加主要集中于非中心城區(qū)；農(nóng)村居民點用地比重和平均面積增加，分布密度和核密度值則分別保持在0.29個/km2和1.79個/km2不變且核密度熱點區(qū)域基本穩(wěn)定在南昌縣中部及東南部、青山湖區(qū)、安義縣中部和進賢縣西南部等地區(qū)。

(2)1980～2017年，南昌市農(nóng)村居民點景觀破碎程度與優(yōu)勢度受面積和數(shù)量變化影響小幅增加；形狀指數(shù)由27.62上升到28.30，平均形狀指數(shù)由1.03上升到1.05，農(nóng)村居民點形狀更加復雜，但整體數(shù)值較小仍較為簡單和規(guī)整；聚集度指數(shù)從7.47上升12.30，斑塊結合度從15.82上升至36.09，農(nóng)村居民點在空間呈現(xiàn)更加聚集的分布形態(tài)。研究期間，農(nóng)村居民點景觀聚集程度呈現(xiàn)“變化方向相同、變化幅度不同”的空間特征，而景觀破碎度、優(yōu)勢度及形狀指標在空間上變化差異較大，變化方向和變化幅度均有明顯不同。

(3)水系、交通道路、海拔及坡度對于南昌市農(nóng)村居民點分布具有決定性影響，南昌市農(nóng)村居民點呈現(xiàn)出 “近水系、近道路、低海拔、低坡度”的分布特征。其中，水系、交通道路等因素對于農(nóng)村居民點的分布具有積極影響，具體表現(xiàn)為距離河網(wǎng)水系及交通道路越近的區(qū)域農(nóng)村居民點的分布數(shù)量越多；而海拔、坡度對農(nóng)村居民點的分布具有消極影響，分布數(shù)量隨著海拔及坡度的增加而減少。在人口、社會及經(jīng)濟方面，農(nóng)村人口數(shù)量、人口城鎮(zhèn)化率、農(nóng)村勞動力數(shù)量、耕地保有量、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量、一般公共預算收入、一般公共預算支出、GDP、農(nóng)民人均可支配收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值及固定資產(chǎn)投資等因子與農(nóng)村居民點的分布關聯(lián)度均大于0.5，即人口、社會和經(jīng)濟因素均對農(nóng)村居民點的分布產(chǎn)生重要的推動作用。

本文存在影響因素選取不夠全面的不足；在自然因素方面沒有考慮到自然災害發(fā)生情況等因素對于南昌市農(nóng)村居民點分布的影響；在人口、社會經(jīng)濟方面，本文沒有納入政策、文化、農(nóng)民自身意愿等難以精確量化因素的影響，并且只對社會經(jīng)濟因素進行單獨衡量，對各因素之間的協(xié)同效應考慮不足，希望在今后的研究當中加以補充和改進。